ryottaman

以前、ある通販クライアントの上位顧客ばかり分析していた時期があります。購買頻度の高い人たちのペルソナを作れば、似た層を広告で見つけられると信じていました。 できあがった資料を見た先輩に「そのヘビーユーザーって、全体の何%なの?」と聞かれ、数えてみると2%でした。残りの98%をほとんど見ていなかったんです。濃い顧客の購買履歴は物語が作りやすく分析した気分になれるので、つい彼らが全体を代表していると錯覚してしまいます。実際には売上の大半は「1回だけ」「年に2〜3回」といった薄い層の積み重ねでできていることが少なくありません。 先輩に勧められたのは理論ではなく、単純な作業でした。期間を決めて顧客ごとの購買回数を数え、回数別に人数を並べるだけです。多くの反復購買カテゴリではこの分布が右に長い裾を引いた形になります。1回買った人が最も多く、回数が増えるほど急に人数が減るわけです。この形を自分の目で見てから、ようやく気づきました。上位顧客は確かに大切だけれど、彼らを増やす前に、1回買ってくれる人の母数が売上を決めているということに。 後から知ったダブルジョパディの法則も、この観察と一致していました。ただし大切なのは順番です。理論を先に信じると自社が例外である可能性を見落とします。配信設計を考える前に、自社のデータで分布を描いてから、どこに手を入れるかを決める。明日顧客データを開いたら、最初に「1回だけ買った人は全体の何%か」だけ数えてみてください。その数字が判断の出発点を静かに変えるはずです。 signalz.jp/column/light-buye…

増額したらCPAはどこまで上がるのか。そう聞かれたとき、過去の費用とCPAの実績から、CPA上限内で何件狙えるかを見積もる方法があります。その見積もりをどこまで信じるかも書きました。 xitter.cf/signalz_jp/status/2117…

【アカウント設計】 CV最大化とtCPAは、「触っていい変数」が違うと考えてます。 並走させているのに、両方の予算を同じように動かしていないでしょうか。 CV最大化は、安定稼働のためのCPN。 予算を動かすと学習が敏感に反応するので、拡大には使いません。 件数を伸ばす役割は、tCPA側に渡します。 tCPAは、予算を動かしても学習への影響が比較的小さいからです。 （3月にピアラの多和田さんに聞いて整理した考え方です） 手順は3つ ❶ CPNごとに「安定」か「拡大」か、役割を1つ決める ❷ 予算を上げるのはtCPA側だけ。上げる前にtCPA額を先に調整する ❸ tCPA側も、予算を下げない・オンオフしない・初動でCVが付いた広告を作り替えない TikTokでCV最大化で勝ったCPNをtCPAで複製し、この形で両軸で回したときは、運用の粗利が200%になりました（成果報酬型の案件）。 よくある失敗は、tCPA額を変えずに予算だけ上げること。予算を増やしたタイミングで配信が暴発するリスクがあります。

新卒時代、当時の上司に叩き込まれたのが 「全てを内的要因で考えろ。外的要因に逃げるな。」だった。競合の動きや、世の中のトレンドなどの外部環境の変化が広告の成果に影響することは多数あるが、それを言ったらキリがないので「とりあえず内部要因に閉じて自責思考で考えよ」と言うスタンス指導だったと思う。 このスタンスレベルの指導をいつまでも引きずって、一生管理画面の中に閉じて思考を続ける人間と、 その上司の掟を破って、本質的な要因特定に踏み込める人間とで 明確に分かれてくるのが入社2年目後半くらいからで、第二の新卒研修試験のような通過儀礼だったと思わされる。

売上が立っても利益が残らない。その理由は、広告の管理画面では返品が見えないからです。 コンバージョンは注文が確定した瞬間で記録されます。その後、商品が戻ってくるかどうかは媒体には知るすべもありません。つまり、管理画面のCPAは売った瞬間までの効率でしかなく、返品とキャンセルを差し引いた実質のコストは高くなっています。返品率が商品ごとに変わるため、一律の係数で割り戻すこともできません。広告費を強く投じた商品ほど注文が増え、返品の実数も増えます。 さらに厄介なのは、クリエイティブで期待値を上げて集めた注文ほど、実物との差が返品になる点です。サイズ感や色味の情報が足りないまま購入が進めば、届いてから「思っていたのと違う」が起きやすくなります。期待値を上げて売った分を、売った後に返品として払っているわけです。 気づいた後は、評価指標を実質CPAに切り替え、返品の情報を媒体へ戻す仕組みをつくりました。オフラインコンバージョンで返品分をマイナス送信すれば、自動入札が学習する数字そのものが正しくなります。レポートが「売れた」で止まっていないか、今一度確認する価値があります。 signalz.jp/column/return-rat…